Аналіз тенденцій розвитку та популярних проєктів у сфері Crypto+AI

Нещодавно було проведено аналіз популярних проєктів у сфері Crypto+AI, виявлено три помітні зміни в тенденціях:

1. Технічний шлях проекту став більш практичним, почали звертати увагу на дані про продуктивність, а не просто на упаковку концепцій.
2. Вертикальні сегменти стають ключовими напрямками розширення, спеціалізовані AI застосування поступово замінюють універсальні AI.
3. Капітал більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком явно користуються більшою популярністю.

Ось кілька представницьких проектів та їх аналіз:

Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Ця платформа оцінює більше 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Вона вже залучила компанії, такі як OpenAI, для закупівлі даних, що створює реальний грошовий потік.

Бізнес-модель відносно зрозуміла, це не чисто модель з витратами. Але запобігання накрутці замовлень і атакам на дівчат є великою проблемою, потрібно постійно вдосконалювати відповідні алгоритми. Судячи з обсягу фінансування в 33 мільйони доларів, капітал явно більше цінує проекти, які вже мають підтверджений монетизаційний досвід.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Цей проект спирається на плагін для браузера, вже має певне визнання на ринку в сфері Solana DePIN. Новий протокол передачі даних та двигун висновків зробили суттєві дослідження в галузі обчислень на краю та верифікації даних, що дозволяє знизити затримки на 40% та підтримує підключення гетерогенних пристроїв.

Проектний напрямок відповідає тренду "занурення" локалізації AI. Проте, при виконанні складних завдань все ще потрібно конкурувати з централізованими платформами за ефективністю, а стабільність крайніх вузлів також є великою проблемою. Однак, крайні обчислення є новою потребою, що виникає внаслідок внутрішньої конкуренції Web2 AI, а також перевагою дистрибутивної структури Web3 AI, тому варто очікувати, що вона буде реалізована через конкретні продукти з реальними показниками.

Децентралізована AI дата-інфраструктура платформа

Ця платформа заохочує глобальних користувачів вносити дані з різних областей (включаючи медицину, автомобільне керування, голос тощо) через токени, загальний дохід перевищив 14 мільйонів доларів США, створивши мережу з мільйона учасників, що вносять дані.

Технічно об'єднує ZK верифікацію та BFT консенсусний алгоритм для забезпечення якості даних, також використовується технологія приватних обчислень для виконання вимог комплаєнсу. Варто зазначити, що проект також запустив пристрій для збору електроенцефалограм, розширивши сферу з програмного забезпечення до апаратного. Економічна модель добре спроектована, користувачі можуть заробити 16 доларів і 500 тисяч балів за 10 годин голосового маркування, а витрати підприємств на підписку на послуги з даними можуть знизитися на 45%.

Максимальна цінність цього проєкту полягає в тому, що він відповідає реальним потребам у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних і відповідності дуже високі. Проте, 20% рівень помилок у порівнянні з 10% на традиційних платформах все ще має простір для покращення, коливання якості даних є питанням, яке потребує постійного вирішення. Хоча напрямок інтерфейсу мозок-комп'ютер має великий потенціал, проте його реалізація є досить складною.

Розподілена обчислювальна мережа на блокчейні Solana

Ця мережа об'єднує вільні ресурси GPU за допомогою динамічної сегментації, підтримує інференцію великих моделей, а вартість на 40% нижча за певного постачальника хмарних послуг. Її дизайн токенізованої торгівлі даними безпосередньо перетворює учасників, які вносять обчислювальні потужності, на зацікавлених сторін, що сприяє залученню більшої кількості людей до мережі.

Це типова модель "агрегування неробочих ресурсів", логічно вона зрозуміла. Але 15% помилка верифікації між блокчейнами занадто висока, технічну стабільність ще потрібно покращити. У сценах, де вимоги до реального часу не є критичними, таких як 3D-рендеринг, вона дійсно має переваги, ключовим є зниження рівня помилок, інакше навіть найкраща бізнес-модель постраждає від технічних проблем.

Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Ця платформа використовує специфічні технології для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи проскок, що підтверджує підвищення ефективності на 30%. Це відповідає сучасним тенденціям, знайшовши точку входу в відносно порожню нішу DeFi кількісної торгівлі, заповнюючи потреби ринку.

Напрямок проекту вірний, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але висока частота торгівлі вимагає дуже високої точності та затримки, реальна координація між прогнозами штучного інтелекту та виконанням в мережі ще потребує перевірки. Крім того, атаки MEV є великою загрозою, а технічні заходи захисту повинні встигати.